6 casos de uso de IA para auditores internos

Las funciones de auditoría interna están bajo una presión cada vez mayor para hacer más con recursos limitados. Los panoramas de riesgo se están expandiendo, los requisitos regulatorios están aumentando y las partes interesadas esperan conocimientos más rápidos y profundos. La inteligencia artificial ofrece a los auditores internos herramientas prácticas para satisfacer estas demandas. Aquí hay seis formas concretas en que se aplica la IA en la auditoría interna en la actualidad.

1. Monitoreo continuo de transacciones

Las auditorías internas tradicionales se basan en revisiones periódicas y muestreos estadísticos. La IA permite un cambio hacia el monitoreo continuo, donde los algoritmos analizan el 100 por ciento de las transacciones en tiempo real o casi real.

Los modelos de aprendizaje automático se pueden entrenar para reconocer patrones de transacciones normales y señalar desviaciones. Los montos de pago inusuales, las relaciones atípicas con los proveedores, las transacciones que ocurren fuera del horario comercial y los pagos duplicados se pueden detectar automáticamente. Este enfoque hace que la auditoría interna pase de una postura reactiva, que encuentra problemas después del hecho, a una postura proactiva que identifica los riesgos a medida que surgen.

El volumen de datos en las empresas modernas hace que el monitoreo continuo sea poco práctico sin automatización. La IA maneja la escala y los auditores centran su experiencia en investigar los elementos marcados y evaluar su importancia.

2. Detección y prevención de fraudes

La detección de fraude es una de las aplicaciones más maduras de la IA en auditoría interna. Los modelos de aprendizaje automático destacan por identificar patrones que a los humanos les resultaría difícil detectar en grandes conjuntos de datos.

La IA puede analizar informes de gastos en busca de indicadores de fraude, como gastos redondos, números de recibos secuenciales, envíos de fin de semana y montos justo por debajo de los umbrales de aprobación. En las cuentas por pagar, los modelos pueden identificar proveedores ficticios analizando las superposiciones de direcciones con los registros de los empleados, los patrones de pago y la ausencia de características típicas de los proveedores.

El poder de la IA en la detección de fraudes radica en su capacidad de aprender y adaptarse. A medida que surgen nuevos esquemas de fraude, se pueden volver a entrenar los modelos para que reconozcan patrones actualizados. Esta adaptabilidad es una ventaja significativa sobre los sistemas estáticos basados ​​en reglas.

3. Evaluación de riesgos y planificación de auditorías

La IA puede mejorar el proceso de evaluación de riesgos que impulsa la planificación de la auditoría. Al analizar datos de toda la organización, incluidas transacciones financieras, métricas operativas, registros de cumplimiento y datos externos, los modelos de aprendizaje automático pueden identificar áreas de riesgo elevado.

El procesamiento del lenguaje natural puede escanear actualizaciones regulatorias, informes de la industria y comunicaciones internas para detectar riesgos emergentes. Los modelos predictivos pueden estimar la probabilidad y el impacto potencial de varios escenarios de riesgo, ayudando a los líderes de auditoría a asignar recursos a las áreas más importantes.

Este enfoque basado en datos para la evaluación de riesgos complementa el juicio profesional con evidencia cuantitativa, lo que da como resultado planes de auditoría mejor orientados y más defendibles.

4. Análisis de documentos y revisión de contratos

Los auditores internos revisan con frecuencia contratos, políticas y documentos regulatorios. El procesamiento del lenguaje natural impulsado por IA puede acelerar significativamente este trabajo.

Las herramientas pueden extraer términos clave de los contratos, como condiciones de pago, cláusulas de renovación, límites de responsabilidad y obligaciones de cumplimiento. Pueden comparar los términos del contrato con las políticas de la empresa o los requisitos reglamentarios y señalar discrepancias. Para auditorías de carteras de arrendamiento, acuerdos de adquisiciones o contratos de ingresos, esta capacidad ahorra mucho tiempo.

La IA también puede analizar políticas y procedimientos internos para identificar lagunas, inconsistencias o disposiciones obsoletas. Esto respalda las revisiones de gobernanza y ayuda a las organizaciones a mantener una documentación actualizada y eficaz.

5. Automatización del papel de trabajo

La preparación de documentos de trabajo es uno de los aspectos que más tiempo consume de la auditoría interna. Las herramientas de inteligencia artificial pueden automatizar partes de este proceso extrayendo datos de los sistemas fuente, realizando análisis estándar y generando borradores de documentación.

Por ejemplo, la IA puede extraer datos de balances de comprobación, realizar procedimientos analíticos, comparar los resultados del período actual con períodos y presupuestos anteriores y documentar los resultados en un formato estandarizado. Los auditores revisan y perfeccionan el resultado en lugar de crearlo todo desde cero.

Esta automatización reduce el tiempo dedicado a la documentación de rutina y permite a los auditores dedicar más esfuerzo a los aspectos de su trabajo que requieren mucho juicio, como evaluar la importancia de los hallazgos y desarrollar recomendaciones.

6. Análisis de datos para pruebas de control

Los análisis basados ​​en IA transforman la forma en que los auditores internos prueban los controles. En lugar de seleccionar muestras y probar transacciones individuales, los auditores pueden utilizar la IA para analizar poblaciones enteras y evaluar la eficacia del control en todas las actividades.

Para los controles de acceso, la IA puede analizar los permisos de los usuarios en todos los sistemas e identificar conflictos de segregación de funciones. Para los controles financieros, los modelos pueden verificar que se siguieron los flujos de trabajo de aprobación para cada transacción, no solo para una muestra. Para los controles de TI, la IA puede monitorear los registros del sistema en busca de intentos de acceso no autorizados o cambios de configuración.

Este enfoque integral de las pruebas de control proporciona mayor seguridad que los métodos de muestreo tradicionales. También genera datos más completos para informar a los comités de auditoría y a la gerencia, fortaleciendo la credibilidad e influencia de la función de auditoría interna.

Avanzando

La adopción de la IA no requiere que los equipos de auditoría interna se conviertan en científicos de datos. Muchas herramientas están diseñadas para usuarios empresariales y se integran con los flujos de trabajo de auditoría existentes. La clave es comenzar con casos de uso específicos y de alto valor, generar confianza a través de logros tempranos y ampliar gradualmente el alcance del trabajo de auditoría asistido por IA. Los auditores internos que adopten estas herramientas entregarán más valor, identificarán más riesgos y operarán de manera más eficiente.